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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [转载] Re: 第一贴,呵呵. No-Free-Lunch-Theorem(转寄)
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Jun  1 20:46:01 2003)

【 以下文字转载自 GzLi 的信箱 】
【 原文由 <[e-mail]> 所发表 】

来  源: 211.68.16.32

发信人: maximliu (大麦), 信区: AI       
标  题: Re: 第一贴,呵呵. No-Free-Lunch-Theorem
发信站: BBS 水木清华站 (Sat May 31 07:49:20 2003)

这个理论的核心是其实一个等式的证明, 目的是要说:如果我们把整个问题域考虑在内,
所有优化算法的平均的performace其实是一样的. 比如说在完全黑箱操作的情况下,我
们不可能得知问题的类型是什么(也就是说我们没有足够的关于问题信息),在这种
情况下我们只能随机的选择一个算法来解决这个问题.我们选择的算法可能对某一个Probl

em Class  A 是最佳的, 但是对于Problem Class B却是最差的(但是他们处于同一个问题

域,且为匀态分布), 由于我们是完全的黑箱操作,我们不可能知道下个问题的类(比如Blin

d search)是什么.

No Free Lunch名字就是说,一个算法对于某个问题类的优势都会被它对于另外一个问题类

的劣势平均掉. 在90年代,大家都在试图创造一个通用优化算法,这个理论其实就证明了这

种想法的不可行性.

这就是我的理解和,呵呵... ... 


【 在 YourMajesty (Leon~~练好Hotel California) 的大作中提到: 】
: 你给大家讲讲把
: 
: 【 在 maximliu (大麦) 的大作中提到: 】
: : 终于熬过了注册时间了,呼~
: : 上个学期弄了一个No Free Lunch Theorem 的东东, 不知道哪位大虾也弄过?
: : 但是其实我现在还是云里雾.里呵呵
: 
: 

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※ 来源:·BBS 水木清华站 http://smth.org·[FROM: 139.174.246.86]

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※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn [FROM: 211.68.16.32]
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